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含 【研习】 标签文章
  • 研究题目:基于深度学习的图像识别技术研究
    一、研究背景随着科技的不断发展,图像识别技术已经成为人工智能领域中的一个重要研究方向。图像识别技术可以应用于各个领域,如医疗、安防、智能交通等。在这些领域中,图像识别技术可以帮助人们更加方便、快捷地获取信息,提高效率,减少人力成本。因此,图像识别技术的研究对于推动人工智能领域的发展具有重要的意义。二、研究目的...
    [ 2024-01-08 09:00:03 ]
  • 基于深度学习的图像识别技术研究
    一、选题背景随着人工智能技术的不断发展和进步,图像识别技术已经得到了广泛的应用。深度学习作为图像识别技术的核心,已经成为了当前研究的热点。本文旨在通过深度学习算法,研究图像识别技术,提高图像识别的准确度和效率。二、研究目的1.了解深度学习算法的原理和应用;2.研究图像识别技术的基本理论和方法;...
    [ 2023-12-29 01:49:23 ]
  • 基于深度学习的图像分类算法研究
    摘要:随着计算机技术的不断发展,图像处理技术也得到了迅猛的发展。深度学习作为一种新兴的机器学习方法,被广泛应用于图像分类领域。本文主要研究基于深度学习的图像分类算法,通过对比不同的深度学习模型,分析其优缺点,并在实验中验证其分类性能。实验结果表明,基于深度学习的图像分类算法在准确率和鲁棒性方面表现出色,具有广泛的应用前景。...
    [ 2023-12-29 11:10:59 ]
  • 影响学生学习成绩的因素调查研究
    引言学生的学习成绩一直是教育界关注的焦点问题,因此,本研究旨在探究影响学生学习成绩的因素。本研究采用问卷调查的方式,调查了150名来自不同学校和年级的学生。调查结果表明,影响学生学习成绩的因素包括学习时间、学习方法、家庭背景和课外活动等。研究方法...
    [ 2023-12-31 04:00:27 ]
  • 基于深度学习的人脸识别技术研究
    摘要:本文基于深度学习技术,研究了人脸识别技术的应用。首先,介绍了人脸识别技术的背景和意义,并对传统的人脸识别方法进行了概述。然后,详细介绍了深度学习技术的基本原理和应用,包括卷积神经网络、循环神经网络等。接着,介绍了基于深度学习的人脸识别技术的研究现状和发展趋势,分析了其在安防、金融、医疗等领域的应用前景。...
    [ 2024-01-02 02:23:10 ]
  • 基于深度学习的图像识别算法研究
    随着计算机技术的不断发展,图像识别技术也在不断提升。而深度学习作为一种新的机器学习方法,已经成为图像识别领域的热门研究方向。本文将探讨基于深度学习的图像识别算法的研究。一、研究背景图像识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。在传统的图像识别算法中,常用的方法是利用特征提取算法来提取图像的特征,再利用分类算法对图像进行分类。...
    [ 2024-01-04 11:08:36 ]
  • 基于机器学习的玉米产量预测研究
    随着人口数量的增加和经济的发展,粮食生产的重要性越来越突出。玉米作为世界上主要的粮食作物之一,其产量的高低直接影响着人们的生活和经济发展。因此,对玉米产量进行准确预测具有重要意义。本文基于机器学习的方法,对玉米产量进行预测。首先,我们收集了玉米产量、气象数据和土地利用情况等多个因素的数据。...
    [ 2024-01-10 01:06:14 ]
  • 基于深度学习的图像语义分割研究
    摘要:图像语义分割是计算机视觉领域的重要研究方向,其目的是将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中。本文提出了一种基于深度学习的图像语义分割方法,该方法结合了卷积神经网络和多尺度特征提取技术,能够有效地提高图像语义分割的准确性和效率。实验结果表明,该方法在常见的数据集上具有较高的分割准确性和鲁棒性,可为图像分析和理解提供有力的支持。...
    [ 2024-01-10 22:59:09 ]
  • 基于深度学习的图像分类研究
    摘要图像分类是计算机视觉领域的一个基础问题,深度学习技术的发展为图像分类提供了新的解决方案。本文针对图像分类问题,提出了一种基于深度学习的方法。首先,使用卷积神经网络对图像进行特征提取,得到高维特征向量。然后,采用支持向量机分类器进行分类。实验结果表明,该方法在CIFAR-10数据集上取得了较好的分类效果。引言...
    [ 2024-01-11 20:08:50 ]
  • 教育学中的学习策略研究
    随着社会的发展和教育的进步,越来越多的人开始意识到学习策略的重要性。学习策略是指学习者在学习过程中所采用的计划、方法和技巧,以达到更好的学习效果。教育学中的学习策略研究,旨在探讨学习策略的本质、分类、应用和评价等问题,以提高学生的学习效果和质量。一、学习策略的本质...
    [ 2024-01-14 18:15:35 ]
  • 《基于深度学习的农业生产预测研究》
    一、引言随着人口的增加和经济的发展,农业生产的重要性越来越受到人们的关注。农业生产预测是指根据历史数据和现有的环境因素,对未来的农业生产进行预测。传统的农业生产预测方法主要是基于统计学模型,但是这种方法存在着许多问题,如数据量大、预测精度低等。...
    [ 2024-01-14 20:53:44 ]
  • 基于机器学习的肺癌诊断方法研究
    摘要:肺癌是一种常见的恶性肿瘤,早期诊断对于治疗和预后有着至关重要的影响。本文提出了一种基于机器学习的肺癌诊断方法,并在实验中验证了该方法的有效性。首先,我们收集了一批肺部CT影像数据,并进行了预处理和特征提取。然后,我们使用了多种机器学习算法,包括支持向量机、随机森林、神经网络等,对数据进行训练和分类。...
    [ 2024-01-16 10:47:38 ]
  • 基于深度学习的股票价格预测研究
    一、引言 1.1 研究背景和意义 1.2 研究目的和内容 1.3 研究方法和流程二、相关理论和技术 2.1 股票市场基本概念 2.2 股票价格预测方法综述 2.3 深度学习基本原理和应用三、数据采集和预处理 3.1 数据来源和获取方式 3.2 数据清洗和特征提取...
    [ 2024-01-25 21:43:16 ]
  • 基于机器学习的文本分类算法研究
    随着互联网的普及和信息时代的到来,人们面对的信息越来越多,而如何高效地处理这些信息成为了一个重要的问题。文本分类作为信息处理领域的一个基础性问题,一直备受研究者关注。本文旨在研究并探讨机器学习在文本分类中的应用。第一部分:文本分类的概述...
    [ 2024-01-29 07:19:12 ]
  • 基于深度学习的图像分割技术研究
    摘要:图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其目的是将一幅图像分割成若干个具有语义信息的区域,以便进一步进行图像分析和理解。近年来,深度学习技术的发展为图像分割带来了新的突破,本文主要研究基于深度学习的图像分割技术,通过对现有的深度学习模型进行改进和优化,提高图像分割的准确率和效率。关键词:图像分割;深度学习;卷积神经网络;语义分割;实例分割...
    [ 2024-02-01 12:23:23 ]
  • NeurIPS 2019:机器学习的最新研究进展
    今年的NeurIPS(Conference on Neural Information Processing Systems)会议于12月8日至14日在加拿大温哥华举行,会议汇聚了来自世界各地的机器学习专家和研究人员,共同探讨机器学习的最新研究进展。在本文中,我们将总结NeurIPS 2019的一些重要论文和研究成果。1.自监督学习...
    [ 2024-02-10 10:20:00 ]
  • 基于学生自主学习的英语教学研究
    摘要:本文通过对学生自主学习的概念、特点和实施方法进行分析,探讨了基于学生自主学习的英语教学模式。研究表明,学生自主学习能够提高学习效率和学习兴趣,增强学生的学习动机和创造力,培养学生的自我管理能力和自我评价能力,是一种有效的教学方法。本文建议在英语教学中,教师应该为学生提供自主学习的机会和资源,引导学生在学习中发挥主动性和创造性,培养学生的学习能力和素质。...
    [ 2024-02-11 06:20:28 ]
  • 文科研究生如何高效学习论文
    作为一名文科研究生,我们需要不断地阅读和写作论文。然而,论文的阅读量和难度往往让人望而生畏。如何高效地学习论文,成为了我们必须要解决的问题。本文将从以下几个方面为大家介绍文科研究生如何高效学习论文。一、选择适合自己的阅读方式不同的人有不同的阅读习惯和方式。...
    [ 2024-02-14 12:04:41 ]
  • 基于深度学习的肺癌诊断研究
    论文开题报告是研究生在进行毕业论文前必须提交的一份文书,它是对研究方向、研究问题、研究方法、研究意义等方面的初步阐述和探讨。开题报告的撰写是一个非常重要的环节,下面就来介绍一下论文开题报告格式要求。一、开题报告的标题开题报告的标题应简明扼要,能够准确概括研究课题的主要内容和研究方向。...
    [ 2024-02-16 13:41:36 ]
  • 基于深度学习的图像分类技术研究
    摘要:本文介绍了一种基于深度学习的图像分类技术,该技术使用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取和分类。我们使用了CIFAR-10数据集进行实验,并将我们的分类器与传统的机器学习算法进行比较。实验结果表明,我们的分类器具有更高的准确性和更快的训练速度,证明了深度学习在图像分类领域的优越性。...
    [ 2024-02-18 13:14:20 ]